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フレックス勤務 KubernetesのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 129 件

91~120件を表示

【金融】メガバンク系クレジットカードのオープン系システム開発リーダー・上流工程担当(キャッシュレス)<70>

DevOpsエンジニア

正社員

【職務内容】 入社後はご経験に応じて配属決定し、OJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。メガバンク系フィナンシャルグループをクライアントとした、下記のような業務をご担当いただきます。初めはシステムエンジニアとして経験を積みながら、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーとしての業務をお任せしたいと考えています。 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(キャッシュレスシステムのモダナイズ案件など)の業務SEリーダーとして、プロジェクトを主導する役割をお任せします。 ・メガバンク系大手ファイナンシャルグループの多種多様なシステムの業務システム開発において、数億~10億円程度のプロジェクトをリードする役割をお任せします。 ・開発グループのリーダーもしくはサブリーダーとして、大手クレジットカード会社システム部のシステム化ニーズの把握、システム上の問題点の把握をし、新規サービスや既存システムのモダナイズを営業担当とともに提案していただきます。 ・既存のやり方にとらわれることなく、最新技術を活用した開発、クラウドリフトや生成AIを活用したAI駆動開発の導入を進めるため、積極的に推進を主導する役割をお任せします。

700~1,100万円

東京都

MySQL

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Java

Docker

フレックス勤務

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ

Middle Software Engineer(ミドルソフトウェアエンジニア)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

・プロダクト開発サポートや自社ソリューションの実装開発 ・チームと協力してソフトウェアソリューションを考案 ・機能的に優れたシステム、データベース、およびアプリケーションの開発、管理 ※希望すれば設計フェーズから携わることができます ・ハイレベルなAPIの設計と慣例的なコード(Idiomatic Code)の作成 ・ソフトウェアのテスト、トラブルシューティング、デバッグ、およびアップグレードの実施 ・セキュリティとデータ保護のベストプラクティスを理解し、開発プロセスに適用 ・技術文書の作成と整備 ●プロジェクト例 1.サードパーティーに向けた金融機能の公開APIの開発 ・Frontend: TypeScript/Angular/Ionic ・Backend: Go, Kotlin/Spring ・認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) 2.小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画/開発 ・Backend: Go, Java ・Infrastructure: GCP, マイクロサービス, GKEなどのKubernetesを前提にしたサービス 3.大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 ・Frontend TypeScript/Vue.js ・Backend: C#/.Net Core, ASP.NET ・認証認可: OAuth 2.0 4.勘定系システムのモダナイズ ・Backend: Java/Kotlin Spring ・Infrastructure Azure/GCPマルチクラウド

500~1,050万円

東京都(港区)

Spring

.NET

HTML

React

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

GitHub

Go

C言語

Google Cloud Platform(GCP)

Spring Boot

TypeScript

AWS

Node.js

Vue.js

C#

Kotlin

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

ソフトウェアエンジニア (Infra/DevOps)

DevOpsエンジニア

正社員

LiNKXのFintech分野におけるソフトウェアエンジニアとして、下記業務をご担当頂きます: ・製品開発をサポートし、最新のソフトウェアソリューションを実装する ・スケーラブルなシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理 ・クリーンで保守性の高いコードの作成、高水準のAPIの作成 ・ソフトウェアのテスト、トラブルシューティング、デバッグ、アップグレードによるパフォーマンスの最適化 ・セキュリティとデータ保護におけるベストプラクティスの適用 ・技術文書の作成と管理 ※インフラメインではありますが、一部DevOps業務も含まれます。 ●プロジェクト例 1.サードパーティーに向けた金融機能の公開APIの開発 ・Frontend: TypeScript/Angular/Ionic ・Backend: Go, Kotlin/Spring ・認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) 2.小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画/開発 ・Backend: Go, Java ・Infrastructure: GCP, マイクロサービス, GKEなどのKubernetesを前提にしたサービス 3.大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 ・Frontend TypeScript/Vue.js ・Backend: C#/.Net Core, ASP.NET ・認証認可: OAuth 2.0 4.勘定系システムのモダナイズ ・Backend: Java/Kotlin Spring ・Infrastructure Azure/GCPマルチクラウド

500~1,050万円

東京都(港区)

Kotlin

Angular

Terraform

AWS

TypeScript

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Go

Kubernetes

.NET Framework

Datadog

Spring

Shell

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

【公共】知的財産・司法法務分野の社会基盤を支えるインフラ領域のプロジェクトリーダー/マネージャー候補を募集<637>

クラウドエンジニア

正社員

■技術を理解し、顧客・社内・チームを動かす力を伸ばせる組織です 当組織では、インフラエンジニアが継続的に技術を磨ける環境づくりに力を入れています。 クラウド、コンテナ、サーバレス、AIなど、将来を見据えた注力技術については、組織内の第一人者による「トップガン講座」などの学習機会があります。 また、サンドボックス検証環境を活用して、新しい技術を実際に触りながら学習・習得することも可能です。 単に研修を受けるだけではなく、学んだ技術を実際の官公庁案件へ適用するために、顧客説明、社内説明、導入方針の検討、リスク整理まで含めて経験できる点が特徴です。 技術力を土台に、リーダー、プロジェクトマネージャー、ラインマネージャーとして成長したい方に適した環境です。 ■知財・司法・法務領域から、社会を支える仕事に携われます 私たちが担う知的財産・司法・法務領域は、現代日本の社会基盤や経済安全保障を支える重要なフィールドです。 特許や知的財産に関わる仕組み、司法・法務に関わる業務基盤など、国民生活や企業活動、社会課題に直結するシステムを支える仕事です。 インフラエンジニアの仕事は、普段は表に見えにくいかもしれません。 しかし、安定した基盤があるからこそ、行政サービスや社会の重要な仕組みは動き続けます。 自らの設計・構築・改善が、社会基盤の安定や発展につながっている。 その実感を持ちながら働けることは、公共領域ならではの大きなやりがいです。 また、中央官庁向けシステムでは、技術的な正しさだけでなく、説明責任、合意形成、安定運用、長期的な改善提案が求められます。 社会的に重要なシステムを、顧客やチームとともに責任を持って支える経験を積むことができます。 ■入社後のキャリアパス 入社後は、ご経験や志向に応じて、さまざまなキャリアを描くことができます。 まずはインフラ領域の知見を活かし、設計・構築・移行・運用改善に加えて、チームリード、顧客調整、協力会社マネジメント、案件推進に関わっていただきます。 その後、チームリーダー、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーへと、段階的に役割を広げていくことが可能です。 また、技術を軸にしながらも、単なるスペシャリストに閉じず、組織や案件を動かす立場へキャリアを広げることができます。 キャリアの例は以下です。 ・クラウド・コンテナ・AI基盤などに強みを持つITアーキテクト ・複数案件を統括するプロジェクトマネージャー ・大規模・高難度案件をリードするエグゼクティブPM ・組織やチームを率いるラインマネージャー ・公共分野の新たなサービスを創出するビジネスディベロッパ 「技術を理解したうえで顧客と対話したい」「チームを率いて成果を出したい」「将来的にPMや組織マネージャーを目指したい」といった志向を持つ方に、特に活躍機会があります。 ■働く環境 テレワークを活用した柔軟な働き方が可能です。 産休・育休、時短勤務など、ライフステージに応じた制度があります。 年次や役職に関係なく、意見を交わしやすいワイガヤな風土があります。 自担当の案件に閉じず、他組織と連携したシステム構想・提案にも関われます。 グループ内からの転籍者や経験者採用者も複数在籍しており、受け入れ体制が整っています。 経験者採用で入社した方にも、既存メンバーや協力会社と連携しながら、早期に役割を持って活躍いただくことを期待しています。 参考情報 NTTデータ 経験者採用サイト:https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/careers/

700~1,100万円

東京都(千代田区)

AWS

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

AWS Lambda

Kubernetes

Microsoft Azure

Docker

Unix

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

海外勤務・出張あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

C#

Linux

Kubernetes

MLOps

Docker

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

服装・髪型自由

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社アイシン

【GAI本部】データソリューション部/データ・AI基盤 インフラエンジニア(メンバー~エキスパート)【GAI_A11】

SREエンジニア

正社員

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・データガバナンスを考慮した基盤設計 ・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進 ・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備 ・SLI/SLOに基づく信頼性向上 ・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計 ・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計) ・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用 ・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上 ・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半~40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20~30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

760~1,600万円

東京都(港区)

AWS

Amazon CloudWatch

Kubernetes

Snowflake

Docker

Datadog

育児支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

上場企業

Director of Engineering, オープンポジション

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 開発環境 ・フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ・バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ・機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ・インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ・Event Bus:Cloud Pub/Sub ・DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ・Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ・API:GraphQL,REST,gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ・コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

1,400~1,800万円

東京都(台東区)

PostgreSQL

Kubernetes

機械学習

生成AI・LLM

PyTorch

Python

BigQuery

Next.js

React

Discord

Slack

Figma

TypeScript

NestJS

Node.js

Rust

Confluence

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Staff Software Engineer, Global Product Team

事業企画・新規事業開発

正社員

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL (PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

1,200~1,800万円

6th Floor, D'sVARIE Asakusa Building, 4-2-2 Asakusabashi, Taito-Ku, Tokyo, Japan

Confluence

Discord

Slack

Figma

PostgreSQL

MySQL

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

NestJS

Node.js

Rust

Next.js

BigQuery

React

TypeScript

Datadog

Terraform

JIRA

GitHub Actions

GitHub

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう

Technical PdM - Enterprise Solution -

データサイエンティスト

正社員

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定  -プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

900~1,400万円

東京都(台東区)

JIRA

Discord

Slack

生成AI・LLM

Confluence

Apache

PostgreSQL

Datadog

Terraform

GitHub Actions

GitHub

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

【チーム立ち上げ|責任者採用】データサイエンティスト

データサイエンティスト

正社員

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用

1,200~1,800万円

東京都( 渋谷区南平台町)

生成AI・LLM

Python

Kubernetes

React

MLOps

Docker

Windows

AWS

機械学習

Google Cloud Platform(GCP)

macOS

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

1,200~2,500万円

東京都(台東区)

GitHub Actions

PostgreSQL

Datadog

Terraform

TypeScript

Rust

React

Next.js

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Python

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Senior Staff Software Engineer, オープンポジション

スタッフエンジニア

正社員

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

1,500~2,500万円

東京都(台東区)

BigQuery

PostgreSQL

GitHub

TypeScript

JIRA

Confluence

Discord

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

機械学習

React

Rust

Next.js

Kubernetes

Figma

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

011_★DX★【クラウドインフラPL/PM】顧客/市場課題を的確にとらえ、Azure/M365を活用してDXを推進。小規模~大規模のシステム基盤の構築、更改をマネジメントし、顧客課題を解決。

クラウドエンジニア

正社員

●配属先 システムソリューション統括本部 DXソリューション本部 DXプラットフォーム2部 ●配属先詳細 当部門では、顧客の業界を問わず、ITインフラの導入や更改の提案、受託開発を行っています。特に、当社の強みであるMicrosoft Azureの技術を活用し、顧客のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進を支援しています。 日本マイクロソフト社が主催する「マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー 2023」で「Migration to Azure Partner Award」を受賞しており、トップクラスの先進性と実績を誇ります。 特定の業界に限定されないため、さまざまな業界の幅広い顧客と案件に携わることができます。これにより、多様なビジネス課題に対応するスキルと経験を身につけることができます。 ●業務概要 顧客は業界にとらわれず、ITインフラの導入/更改の提案や受託開発を行っています。 当社の強みであるMS Azureの技術でお客様のDX推進を支援するためにソリューションの提案や要件定義といった上流工程から運用設計まで幅広い工程を対応します。 主に以下の社内/社外業務のPL・PMとして携わっていただきます。 ・Azureなどのクラウド基盤設計/構築案件 ・オンプレミス環境からクラウド基盤へのシステムマイグレーション ・クラウドVDI(Azure Virtual Desktop/Windows 365)の導入支援 ・Microsoft365の導入・移行支援 ・新規技術の検証 ・当社独自のソリューションの開発 ●プロジェクト事例 ・Azure基盤構築/システムマイグレーション:330人月、期間24カ月以上、Azure基盤/CitrixVDA、JP1、HULLFT、ネットワークetc... 基本設計~導入、運用設計 ・Azure Virtual Desktop システム構築:35人月、期間 9か月、ユーザー400名規模のAVD (当時WVD)基盤を、東西冗長構成で構築。 ・Intune/EntraID導入:35人月、期間 8か月、インフラゼロトラストセキュリティ化の一環として、Intuneの導入およびPC4,000台の更改に伴うAutopilot導入を実施。 ・パーソルグループ サービス基盤構築:社内AI基盤/社外サービス基盤の設計構築対応。 ●利用することができる技術(一例) ・OS:Windows/Linux ・言語:AzureARMTemplate/Bicep(IaCにて利用) ・ミドルウェア/ツール:ADDC/AADC/MECM/RDS/Proxy ・データベース:Azure SQL DB/Database for PostgreSQL/MariaDB ・クラウドサービス:Azure(AzureVM/VPNGW/ASR/LB/FW/WAF/Bastion/MDE/Defender for Cloud/AppService/Kubernetes/CycleCloud/ANF/AzureFiles/Sentinel/AVD/Azure Stack HCI)/Entra ID/Intune/Autopilot/M365(SharePoint/Exchange Online/Teams/OneDrive)/Windows365/ExpressRoute/Power Platform

550~1,319万円

東京都(江東区)

Linux

Windows

Kubernetes

Microsoft Azure

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数1000名以上

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SREテックリード【食べログ/福岡】

CI・CDエンジニア

正社員

戦略立案から実現までを担う技術的リードです。具体的には、Kubernetesへの基盤刷新に向けた方針策定と技術的先導を行いながら、KubernetesやVMware環境での基盤設計・運用に携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 ・各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 ・アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 ・新規システムのアーキテクチャの選定、提案 ・CI/CDの運用、改善 ・AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 ・ディザスタリカバリの対応作業や方式の改善 【業務の進め方】 日々変わるインフラの状況やサービスリリース計画をもとに、タイムリーに優先度を調整しながら運用・改善業務を実施しています。中には技術的難易度が高い取り組みもありますが、チームで助け合う場を多く設けることで、チームとして高い成果が出せるようにしています。 自主性の高いチームとなっており、メンバーのスキルに応じて可能な限り大きな範囲で裁量を持って業務いただくようにしています。ご自身のスキルや志向次第で要件定義や設計の部分からお任せしています。 ミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 部署説明 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作ることを責務としています。部署やプロダクトの垣根を超えた連携を大切にしながら、日々の業務にあたっています。そして、技術部SREチームは、システムの信頼性向上とエンジニアの負担軽減を担うことで、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務とし、より良いユーザ体験のためのシステム基盤構築・改善や障害対応を行っています。 今回、東京を中心としたデータセンターの障害発生時に事業継続性を確保するため、福岡支社でテックリードを募集します。 サービス開発を支えるアーキテクチャ提案や、アプリケーション基盤の全面Kubernetes化など、果敢な技術的挑戦を共に推進していただける仲間を募集します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Slack / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence"

-

福岡県(福岡市)

Redis

Terraform

AWS

MySQL

Nginx

Ruby

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

JavaScript

Docker

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

[273]IoTサービス ※オープンポジション※

IoTエンジニア

正社員

IoTエンジニアの「オープンポジション」として、IoT事業の各ポジション(※)で幅広く検討し、最適なポジションを提案いたします。 ◆IIJのIoT事業について これまで提供してきたネットワーク、クラウド、セキュリティといったITサービスをIoT向けに進化させながら、事業発展を続けてきました。 ・お客様のIoTビジネス実現に適した形でのサービス提供 ・IoT市場の中でも先進的な自社サービス・ソリューションの開発・展開 などを通し、お客様へ新たな価値を提供しながら、IoTによる課題解決への貢献へ取り組んでおります。 ◆活躍している社員 現在当社では、 ・デバイス関連の技術を背景にソリューション企画へ携わる社員 ・ソフトウェア開発と共にデバイス技術にも携わるエンジニア などが多数活躍しており、どのような背景の方でも、IoTサービスの開発へ携わりたい思いを叶える環境が提供できるのではと考えております。 ◆※検討対象のポジション ・IoTソリューション営業/企画営業 ・IoTサービス企画・開発エンジニア ・IoTサービスインフラ構築・運用エンジニア ・開発/運用エンジニア(バックエンド) ・開発エンジニア(WEBアプリケーション)

-

東京都(千代田区)

Shell

Scala

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

Linux

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Jenkins

PyTorch

MySQL

AWS

Terraform

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

株式会社インターネットイニシアティブ

株式会社インターネットイニシアティブ

SREテックリード【食べログ/大阪】

CI・CDエンジニア

正社員

戦略立案から実現までを担う技術的リードです。具体的には、Kubernetesへの基盤刷新に向けた方針策定と技術的先導を行いながら、KubernetesやVMware環境での基盤設計・運用に携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 ・各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 ・アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 ・新規システムのアーキテクチャの選定、提案 ・CI/CDの運用、改善 ・AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 ・ディザスタリカバリの対応作業や方式の改善 【業務の進め方】 日々変わるインフラの状況やサービスリリース計画をもとに、タイムリーに優先度を調整しながら運用・改善業務を実施しています。中には技術的難易度が高い取り組みもありますが、チームで助け合う場を多く設けることで、チームとして高い成果が出せるようにしています。 自主性の高いチームとなっており、メンバーのスキルに応じて可能な限り大きな範囲で裁量を持って業務いただくようにしています。ご自身のスキルや志向次第で要件定義や設計の部分からお任せしています。 ミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 部署説明 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作ることを責務としています。部署やプロダクトの垣根を超えた連携を大切にしながら、日々の業務にあたっています。そして、技術部SREチームは、システムの信頼性向上とエンジニアの負担軽減を担うことで、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務とし、より良いユーザ体験のためのシステム基盤構築・改善や障害対応を行っています。 今回、東京を中心としたデータセンターの障害発生時に事業継続性を確保するため、大阪データセンターでテックリードを募集します。 サービス開発を支えるアーキテクチャ提案や、アプリケーション基盤の全面Kubernetes化など、果敢な技術的挑戦を共に推進していただける仲間を募集します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Slack / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence"

-

大阪府(大阪市)

Redis

AWS

Ansible

MySQL

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Docker

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

SREエンジニア(マネージャー候補)【求人ボックス】

SREエンジニア

正社員

ソフトウェアを稼働させるためにはサーバの準備が必要ですし、ネットワークの設定・構築も必要です。 ユーザーに価値を届けるシステムを構築運用するための作業は、開発以外にもインフラ管理、システム基盤の改善、ミドルウェアの導入管理、監視、トラブルシューティング、自動化と多岐にわたります。 求人ボックスSREチームでは開発チームやシステムプラットフォーム部と協力し、システム基盤の設計から構築、運用までシステムの安定稼働を支える業務を担っていきます。 求人ボックスは成長に伴いトラフィックやデータが右肩上がりで増えています。 既存のシステム基盤では対応しきれない部分も出てきてますので、新しいシステムアーキテクチャの提案を行います。 また当社ではセキュリティ対策を重要視してますので、それを加味したシステム構成を検討するなどのミッションもあります。 マネージャー候補として、チームのマネジメントや、プロジェクトの推進、ステークホルダーとの調整も担当します。 チームのメンバーと協力して、システムの品質や効率を向上させるための施策を提案し、実行していきます。 【具体的な業務内容】 ・プロジェクトマネジメントやチームビルディングなどのマネジメント ・高可用性、高信頼性、高パフォーマンスを担保するためのシステム提案 ・開発側と連携が必要なプロジェクトの推進 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。様々な施策を通して求人ボックスのシステムを理解していただきます。 立上り後は、サービスやシステムの課題を認識していただき、SREのベストプラクティスを検討し実行していただきます。 想定キャリアパス キャリアパスとしては、テックリードやプロジェクトマネージャーの役割が視野にあります。 ・将来的には、SREエンジニアとしての専門性を深めつつ、求人ボックスのシステムに対する責任と権限を持つことができます。 ・リーダーシップやプロジェクトマネジメントのスキルを向上させ、チームのビジョンや戦略を立案し、チームの成果や成長を促進することができます。 ・サービス全体の品質やパフォーマンスを向上させるために、他のチームや部門と連携し、イノベーションや改善を推進することができます。 ・SREの文化や価値を組織内外に広めるために、メンターやエバンジェリストとして活躍することも可能です。 開発環境 ソフトウェアはLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

600~1,000万円

東京都(渋谷区宇田川町)

GitLab

Elasticsearch

Microsoft Azure

Kubernetes

Linux

GitHub

MongoDB

Jenkins

Nginx

MySQL

AWS

Symfony

Vue.js

Terraform

Laravel

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

検索基盤エンジニア【求人ボックス】

データエンジニア

正社員

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR(Learning to Rank)、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR(Learning to Rank)、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

700万円~

東京都(渋谷区宇田川町)

Docker

Kubernetes

Go

MongoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

PHP

MySQL

Haskell

AWS

Vue.js

Laravel

Redis

育児支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

AIエンジニア (Python) |安全保障×AI

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

800~1,500万円

東京都(千代田区大手町)

AWS

TensorFlow

PyTorch

生成AI・LLM

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Kaggle

Kubernetes

Microsoft Azure

Docker

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

Engineering Manager, AI for Application

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

1,000~1,400万円

東京都(台東区)

Kubernetes

React

Confluence

Figma

Amazon ElastiCache

PostgreSQL

Elasticsearch

Rust

Datadog

Express

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